เพื่อคำนวณโคไซน์ไฮเปอร์โบลิก (Hyperbolic cosine) ขององค์ประกอบอาร์เรย์ ให้ใช้เมธอด numpy.cosh() ใน NumPy เมธอดนี้เทียบเท่ากับ 1/2 * (np.exp(x) + np.exp(-x)) และ np.cos(1j*x) คืนค่าโคไซน์ไฮเปอร์โบลิกที่ตรงกัน เป็นสเกลาร์หาก x เป็นสเกลาร์
พารามิเตอร์สำคัญ
- x: อาร์เรย์อินพุต
- out (ไม่บังคับ): ตำแหน่งเก็บผลลัพธ์ ต้อง broadcast ได้ หากไม่ระบุ สร้างอาร์เรย์ใหม่
- where (ไม่บังคับ): เงื่อนไข broadcast ที่ True ตั้งค่า ufunc ที่ False เก็บค่าเดิม
ขั้นตอนการใช้งาน
import numpy as np
สร้างอาร์เรย์ทดสอบและตรวจสอบคุณสมบัติ
arr = np.array((0., 30., 45., 60., 90., 180., np.pi*1j/2, np.pi*1j))
print("Array...\n", arr)
print("\nArray datatype...\n", arr.dtype)
print("\nArray Dimensions...\n", arr.ndim)
print("\nNumber of elements in the Array...\n", arr.size)
คำนวณโคไซน์ไฮเปอร์โบลิก
print("\nResult...", np.cosh(arr))
โค้ดตัวอย่างสมบูรณ์
import numpy as np
arr = np.array((0., 30., 45., 60., 90., 180., np.pi*1j/2, np.pi*1j))
print("Array...\n", arr)
print("\nOur Array type...\n", arr.dtype)
print("\nOur Array Dimensions...\n", arr.ndim)
print("\nNumber of elements...\n", arr.size)
print("\nResult...", np.cosh(arr))
ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
Get the Trigonometric Hyperbolic cosine of the array elements... Array... [ 0.+0.j 30.+0.j 45.+0.j 60.+0.j 90.+0.j 180.+0.j 0.+1.57079633j 0.+3.14159265j] Our Array type... complex128 Our Array Dimensions... 1 Number of elements... 8 Result... [ 1.00000000e+00+0.j 5.34323729e+12+0.j 1.74671355e+19+0.j 5.71003695e+25+0.j 6.10201647e+38+0.j 7.44692100e+77+0.j 6.12323400e-17+0.j -1.00000000e+00+0.j]
